국립식량과학원에서 국내 환경에 적합한 조사료용 4배체 호밀품종을 개발하기 위하여 2010년에 백체가 출현한 곡우호밀 최아종자와 2엽기에 도달한 유식물체에 콜히친을 처리하여 4배체로 검정된 계통 중 초형, 숙기 및 수량성 등에서 우수한 'CG11003-8-B'을 3년에 걸쳐 선발하였다. 2013년에 생산력검정시험을 실시한 결과 조숙성이고 조사료 생산성이 높아 '호밀59호'로 계통명을 부여하고, 2014년부터 3년간 전국 4개 지역에서 지역적응성을 검정한 결과 조사료 수량 뿐만 아니라 내도복 등 내재해성이 높은 것으로 나타나 2016년 직무육성신품종 선정위원회에서 신품종으로 선정되어 '대곡그린'으로 명명되었다. 출수가 완료된 시기의 '대곡그린'의 초형은 직립이고, 엽색은 진녹색이며, 잎 길이는 길고, 엽폭은 넓은 편이다. 성숙한 시기의 줄기는 황갈색으로 중간 정도의 굵기이며, 종실은 연갈색이고, 크기가 대립이다. '대곡그린'의 출수기는 4월 17일로 표준품종인 '곡우' 보다 2일 늦다. 출수 후 10일경 초장은 138cm로 '곡우'와 비슷하였다. 내한성은 '곡우'와 같은 수준이며, 도복은 '곡우' 보다 강하였고 습해와 병해는 발생하지 않았다. '대곡그린'의 생초수량은 ha당 37.0톤(곡우 38.4톤), 건물수량은 평균 7.7톤(곡우 8.0톤)으로 '곡우' 보다 약간 적었으나 통계적 유의성은 없었다. '대곡그린'의 조단백질 함량은 8.9%로서 '곡우' 보다 1.0%포인트 높았으며, TDN은 56.9%로 '곡우'(57.1%)와 비슷한 수준이었다.
비곡종법은 중국의 $\ulcorner$범승지서$\lrcorner$부터 이미 확립 된 체계가 있어서 우리나라도 대부분 이를 인용하여 따르는 경향이 있었으며, 취종법은 비정상형의 종자를 선별해 버리고 우량종자를 선택하는 방식이었고, 선종법도 중국은 수선법을 따랐으나 우리나라는 풍선$\longrightarrow$절별$\longrightarrow$수선법을 창안발전시켰고, 최근에는 염수선이 첨가되었을 뿐, 모두가 완벽한 기술이었다. 종자흡습도 측정법이나 종자의 설즙 및 요분, 골즙처리법 등은 그 근간이 고대중국에서 유래된 것으로 우리나라의 농서들도 대체로 이를 인용하거나 다소의 가감을 통하여 수용하고 있었으나 이들 기술이 갖는 타당성은 합리성에 비하여 번거롭고 비현실적이며, 이는 우리나라 입지보다 중국의 한지, Alkali토양에서 오히려 수긍도가 높은 기술로 해석된다. 경지는 농사의 시작을 알리는 작업으로서 천지간에 기통하는 때를 기다려 시행한다는 고래 중국의 농업관을 거의 가감없이 선초부터 선말의 농서에까지 인용하고 있었다. 초경, 추경(혹은 춘경), 기경은 깊게하고 재경, 춘경(흑은 하경), 중경은 얕게 하며, 전자는 저수와 정지를 목적으로 하고 후자는 중경제초를 목적으로 하도록 기술분화 하고 있었다. 그러나 한전의 세역법에서 와 달리 상경하는 우리나라에서는 추경이 권장되고 있었으나 실제로 추경하지는 못하고 있었으며 이런 상황으로부터 시대를 경과하며 우리나라의 기경법은 녹비작물이용법, 엄경법, 분양법, 때에 따라서 건경법 등과 연계시켜 수행토록 종합처리법으로 발전을 이룩하였다. 뿐만 아니라 15세기까지는 새로운 산전과 연안지로의 경지확장을 위한 개간법을 지원하기 위한 농기구로서 윤목사용법이 창안되었고 17-18세기부터는 내외환으로 황무지화한 농경지를 대상으로 우선적으로 노동생산성을 제고시킴으로써 생산력까지 회복시키고자 하였으며, 이를 위하여 중국고대농법인 반종법과 소누법을 재인용 소개하여 왔으나 큰 성과는 불분명하며 드디어 선말에는 이에 대한 현실성을 평가하기에 이르렀다.
장포자충(Thelohanellus kitauei) 포자의 극사탈출 여부를 생사 각정 기준으로 하여 물리 화학적 요인이 포자의 활성 및 생존에 미치는 영향에 대하여 관찰하였다. 신선 포자를 0.45% 및 0.9% 생리식염수와 증류수에 현학시켜 $5^{\circ}C$ 또는 $28^{\circ}C$에 단기간 보존하면 3일까지, Tyrode액에 철 탁시켜 $-70^{\circ}C$에 단기간 냉동 보존하면 8일까지 극사탈출률이 상승하였다. 신선 포자를 0,45%생리 식염수에 현탁시켜 $5^{\circ}C$에 장기간 보존하면 1,270일간 생존할 수 있을 것으로 추정되며, 증류수에 현탁시켜 $28^{\circ}C$에 보존하면 152일간 밖에 생존하지 않으나, Tyrode액에 현탁시켜 $-70^{\circ}C$에 법통 보존하면 750일 후에도 냉동 초기와 거의 같은 패턴으로 생존하는 것으로 나타났다. 한편, 신선 효 자를 Tyrode액에 현탁, 냉동시킨 다음 $5^{\circ}C$의 조건 하에서 해동시킬 때 포자의 극사설출률이 가잔 높았다. 냉동 후 해동 포자에 열을 가하면 냉동기간이 길수록 극사탈출률이 약간 높아지는 경향이었으며 180일간 냉동례에 있어서 포자가 전부 사멸하는 한계점은 대체적으로 $60^{\circ}C$ 78.5시간, $70^{\circ}C$ 23.4시 간, $80^{\circ}C$ 189.1분 또는 $90^{\circ}C$ 10.5분이었다. 냉동 포자의 해동 후 사멸에 요하는 대체적인 기간도 냉동기간이 길수록 길며, 그 한계점은 20일간 냉동시 17.4일, 100일간 냉동 시 33.2일, 400일간 냉동시 37.8일이었다. 냉동 포자를 해동 후 자연건조시키면 냉동시간이 길수록 포자의 사멸에 요 하는 대체적인 기간도 길며, 그 한계점은 540일간 냉동시 23.5일, 160일간 냉동시 21.0일, 20일간 냉동시 14.4일이었다. 한편, 냉동 후 해동 포자에 l0W 자외선등을 조사하면 냉동시간이 길수록 빨리 사멸하며, 그 한계점은 100일간 냉동시 26.0시간, 300일간 냉동시 21.9시간, 540일간 냉동시 13.9시간이었다. 각종 소독제(1,000 ppm)가 200일간 냉동 후 해동 포자를 사멸시키는데 필요한 시 간은 산화칼슘 5.2분, 과망간뜬칼륨 10.4분, 말라카이트그린 27.8분, 포르말린 14.3시간의 순이었다. 그리고, 각종 항원충 및 둔진균제 중에서 ketoconazole, metronidazole, dapsone의 순으로 일시적인 극사탈출 억제 효과가 인정되었다. 이상의 실험 결과로 미루어 보아 장포자충증의 감염을 예방하기 위해서는 현시점에 있어서 양어장의 바닥을 콘크리트로 축달하여 완전 건조시킨 다음 산화칼슘을 철포하고 태양광선을 수일 간에 걸쳐 조사시키는 방법 밖에 없는 것으로 생각된다.
orchardgrass 및 white clover의 단파 및 혼파 재배조건에서 미량요소 Fe, Mn, Cu, Zn, Mo 및 B의 조합시비별 목초의 생육, 개화, 수량, 양분 함량 및 초종간 경합지수 등에 미치는 영향 등을 구명하였다. 다량요소 양분을 동일량 시비한 조건에서 7 수준의 미량요소 조합시비는 T$_1$; 대조구, T$_2$; Fe, T$_3$; Fe+Mn, T$_4$; Fe+Mn+Cu, T$_{5}$; Fe+Mn+Cu+Zn, T$_{6}$;Fe+Mn+Cu+Zn+Mo 및 T$_{7}$; Fe+Mn+Cu+Zn+Mo+B로 하였다. 본 I집에서는 각 조합시비별 목초의 생육, 개화 및 수분생리/하고현상 특성 등에 미치는 영향을 검토하였다. 1, orchardgrass는 T$_3$와 T$_{6}$ 에서 심한 Fe-결핍 황화현상을 보였고, 이는 T$_4$와 T$_{5}$ 에서는 크게 경감되었다. 반면에 T$_1$, T$_2$및 T$_{7}$ 조합시비에서는 황화현상이 없이 정상적인 생육을 보였고, 특히 T$_{7}$완전 조합시비에서는 단파 및 혼파재배 공히 다른 조합시비에 비해서 가장 양호한 생육을 보였다. white clover는 조합시비별 황화현상은 보이지 않았으나 단파재배에서 T$_1$, T$_2$및 T$_{7}$에서는 다른 조합시비에 비해서 더 진한 녹색과 더 양호한 생육을 보였다. 2. 여름 고온기에 orchardgrass는 하고현강을 보였으나 T$_1$과 T$_{7}$에서는 다른 처리구보다 상대적으로 크게 경감 되였다. 황화현상을 보인 조합시비에서는 약한 줄기와 고온으로 인하여 일부 도복현상을 보였다. white clover는 하고현상을 보이지 않았고 처리별 수부요구도의 차이는 분명하지 않았다. 3. 단파재배에서 white clover의 개화 및 화아 수는 T$_{7}$ 및 T$_2$에서 가장 많았고 T$_{7}$에서는 다른 조합시비에 비해서 더 긴 개화기간과 더빠른 만개를 보였다. 이에 비해서 T$_{5}$ 및 T$_{6}$에서는 대조구인 T$_1$보다 적었고 처리 중 가장 적은 개화수를 보였다. T$_{7}$에서 만이 단파 및 혼파재배 공히 개화 수가 화하 수보다 많은 개화 수/화아 수의 비율이 >1 이였다(혼파의 T$_{6}$ 예외). 4. Fe-결핍 황화현상은 항시 부적합한 Fe/Mn과 Fe/Mo 비율에 기인되지 않고, 양이온간(Fe, Mn, Cu, Zn), 음이온간(Mo, B), 그리고 이들의 총 농도의 부조화에도 기인된다는 것을 인지할 수 있었다. 그리고 Fe${\times}$Mn${\times}$Mo${\times}$B 간 다량 교호작용이 있으며 이 때 B의 조정자 역할이 큰 것으로 보였다.
이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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